心房颤动患者发生脑梗死的风险预测模型

摘要：

目的 通过病例对照研究来开发和内部验证心房颤动患者发生脑梗死的风险模型图.方法 收集2019年6月—12月于武汉大学人民医院心内科住院治疗的268例心房颤动患者(其中56例有脑梗死病史)的临床资料,基于这些患者的52项临床数据开发一种预测模型.以LASSO回归模型用于优化脑梗死发生风险模型的特征选择.应用多变量logistic回归分析来建立预测模型,该模型结合了在LASSO回归模型中选择的特征,并使用C指数,校正图和决策曲线分析评估了预测模型的区别、校准和临床实用性,同时使用自举验证评估内部验证.结果 预测列线图中包含的预测变量包括血小板抑制剂、甘油三酯、直接胆红素、纤维蛋白、左房内径、抗凝剂、国际标准化比值、低密度脂蛋白、高血压、脑钠肽、高密度脂蛋白和射血分数.该模型显示出良好的辨别能力和良好的校准,其C指数为0.7787652,在内部验证中仍可达到0.7181175.决策曲线分析表明,在将脑梗死发生可能性阈值确定为1％的情况下进行干预时,脑梗死风险列线图对临床是有用的.结论 这种新颖的预测模型结合患者的基本临床数据,可以方便临床工作中对心房颤动患者发生脑梗死的风险预测,从而为患者制定更优的治疗方案.

关键词：心房颤动、脑梗死、风险预测模型、列线图

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在线出版日期：2021-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1315-1323